近期 Amazon 再次开启大规模 Online Assessment 发放，本轮 OA 统一使用 HackerRank 平台。从 oavoservice 实际辅导与学员反馈来看，这一批 OA 的题目结构非常稳定，但对候选人的建模能力、数据结构选择以及边界条件处理提出了更高要求。
不少同学在做完之后的共同感受是：
题目本身并不偏难，但一旦理解偏差，后续代码几乎无法挽回。
本文基于真实 OA 反馈，对本轮 Amazon OA 的两道 Coding 题进行系统性复盘。
📊 Amazon OA 基本信息概览
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 测试平台 | HackerRank |
| 题目数量 | 2 道 Coding |
| 整体难度 | 中等偏上 |
| 主要考察 | 复杂业务规则抽象、动态数据结构、贪心策略、边界条件 |
✅ 第一题：服务器实例分配与 Cost 计算
题目背景
系统中存在若干台服务器，每台服务器拥有一定数量的空闲实例。服务器状态以数组形式给出，数组下标代表服务器编号，数值代表当前可用实例数量。
现在有 m 位客户依次到来，每一位客户都需要选择一台服务器租用一个实例。服务器的状态会随着客户的选择不断发生变化。
分配与 Cost 规则
对每一位客户，系统会执行如下操作：
- 在当前所有服务器中，选择空闲实例数量最多的服务器
- 成功选择后，该服务器的空闲实例数量 减 1
- 本次选择会产生一个 cost，计算方式为：
cost = 选择前的最小空闲实例数 + 选择前的最大空闲实例数
最终要求： 在 m 位客户完成分配之后，输出所有 cost 的累计总和。
解题本质分析
这是一道非常典型的 Amazon 风格题目，本质并不是考察复杂算法，而是考察候选人是否能够：
- 快速识别这是一个动态维护最大值和最小值的问题
- 在多次更新场景下，避免使用低效的全数组扫描
🤯 主要失分原因
- 没有意识到 cost 必须在「选择之前」计算
- 每轮通过遍历数组寻找最大/最小值，导致 TLE
- 没有正确处理实例数量减到 0 后的服务器状态
oavoservice 满分解法
使用堆结构来维护服务器状态：
import heapq
def calculateTotalCost(servers, m):
if not servers or m == 0:
return 0
# 最大堆（取负值模拟）
max_heap = [-x for x in servers if x > 0]
heapq.heapify(max_heap)
# 维护最小值（可用 Counter 或排序结构）
from collections import Counter
count = Counter(servers)
total_cost = 0
for _ in range(m):
if not max_heap:
break
# 当前最大值（选择前）
current_max = -max_heap[0]
# 当前最小值（选择前）
current_min = min(k for k, v in count.items() if v > 0)
# 计算 cost（选择前）
total_cost += current_max + current_min
# 执行分配：最大值服务器减 1
heapq.heappop(max_heap)
count[current_max] -= 1
new_val = current_max - 1
if new_val > 0:
heapq.heappush(max_heap, -new_val)
count[new_val] += 1
return total_cost
复杂度分析
- Time: O(m log n)，每次堆操作 O(log n)
- Space: O(n)，存储堆和计数器
✅ 第二题：零件仓库分配最大化问题
题目背景
系统中存在多个 log delivery，每个 log 对应一定数量的零件（parts）。现在有 k 个 warehouses，其中 k 为偶数。
存储规则
- 每个 warehouse 只能存储来自同一个 log 的零件
- 同一个 log 的零件可以被分散存储到多个 warehouse
- 允许存在部分 log 的零件最终未被任何 warehouse 存储
排序与目标约束
当所有 warehouse 完成存储后：
- 按照每个 warehouse 存储的零件数量进行排序
- 排名前
k/2的 warehouse 被认为是「存储最多的一半」 - 排名后
k/2的 warehouse 被认为是「存储最少的一半」
题目要求： 后半部分（存储最少的 k/2 个 warehouse）中，零件数量之和的最大可能值。
🤯 解题核心难点
这道题的难点并不在于实现，而在于对目标的理解。
很多同学会下意识地想要「尽量多存零件」，但真正的优化目标并不是总存储量，而是：
在排序之后，尽可能抬高后半部分 warehouse 的总和。
这意味着：
- 不能让前半部分 warehouse 吃掉过多零件
- 分配策略必须尽量均衡，同时满足单 warehouse 只能来自同一 log 的限制
常见错误
- 忽略 warehouse 单一 log 来源的限制
- 只关注整体零件数量，而不考虑排序后的分布
- 默认所有零件必须被分配，导致尾部 warehouse 被压低
oavoservice 解题思路
def maxBottomHalfSum(logs, k):
"""
logs: 每个 log 的零件数量数组
k: warehouse 数量（偶数）
目标: 最大化排序后后 k/2 个 warehouse 的总和
"""
# 关键洞察：要让后半部分尽可能大，就要让分配尽量均衡
# 使用二分搜索找到最优的"最小分配值"
def canAchieve(min_val):
"""检查是否能让所有 warehouse 至少存储 min_val 个零件"""
warehouses_filled = 0
for log in logs:
# 每个 log 可以填充的 warehouse 数量
warehouses_filled += log // min_val
return warehouses_filled >= k
# 二分搜索最大的 min_val
left, right = 1, max(logs) if logs else 0
result = 0
while left <= right:
mid = (left + right) // 2
if canAchieve(mid):
result = mid
left = mid + 1
else:
right = mid - 1
# 后 k/2 个 warehouse 的总和
return result * (k // 2)
注意： 以上是简化思路，实际题目可能有更多约束，需要根据具体输入调整。
💡 Amazon OA 真实风格总结
从这两道题可以看出 Amazon OA 的考察重点：
| 考察维度 | 具体表现 |
|---|---|
| 业务建模 | 题目描述长，需要快速抽象出核心逻辑 |
| 数据结构 | 堆、优先队列、哈希表的灵活运用 |
| 边界处理 | 空数组、0 值、极端情况 |
| 优化目标 | 看清「真正要最大化/最小化什么」 |
🎯 为什么很多人选择 oavoservice？
在 oavoservice 的真实案例中，很多同学的问题并不是「完全不会写」，而是：
- OA 时间不足，来不及试错
- 题目规则复杂，容易在细节处踩坑
- 平台限制严格，一次失误直接淘汰
Amazon OA 的本质是筛人而不是教学。在这种情况下，选择稳定、合规、经验成熟的专业支持，往往比单纯「再刷几道题」更有效。
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